torch.nn.functional

torch.nn.functional提供了多种非线性激活函数，包括threshold、relu、relu6、elu、leaky_relu、prelu、rrelu、logsigmoid、softmax、log_softmax、tanh和sigmoid函数。这些函数可以用于神经网络的激活层，以引入非线性变换，从而增加模型的表达能力。它们的具体用法可以参考PyTorch官方文档的链接。

此外，torch.nn.functional还提供了一些关于填充和放缩的函数，比如affine_grid，用于生成仿射变换的网格。这个函数通常用于图像处理中的空间变换，以便对图像进行平移、旋转、缩放等操作。具体的使用方法可以参考PyTorch官方文档的链接。

总的来说，建议在神经网络模型中使用nn下的函数，如果确实需要手动操作权重(weight)、偏置(bias)、步幅(stride)等中间变量的值，或者需要共享参数时，可以使用nn.functional下的函数[3]。

参考资料：
PyTorch官方文档 - torch.nn.functional. https://pytorch.org/docs/stable/nn.functional.html
PyTorch官方文档 - torch.nn.functional.affine_grid. https://pytorch.org/docs/stable/nn.functional.html#torch.nn.functional.affine_grid
Stack Overflow - Using dropout in PyTorch: nn.Dropout vs F.dropout. https://stackoverflow.com/questions/53419474/using-dropout-in-pytorch-nn-dropout-vs-f-dropout